@inproceedings{Metheniti-Bhar-Asher:CORIA-TALN:2025,
    author = "Metheniti, Eleni and Bhar, Swarnadeep and Asher, Nicholas",
    title = "Une revue sur les hallucinations des LLM",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN-RJCRI-RECITAL 2025. Actes des 32\`eme Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),  volume 1 : articles scientifiques originaux",
    month = "6",
    year = "2025",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "756-779",
    note = "",
    abstract = "Nous pr\'esentons une taxonomie des hallucinations dans les LLM, class\'ees en trois cat\'egories : hallucinations infid\`eles, contradictions factuelles et fabrications factuelles. Ces hallucinations peuvent se produire \`a cause des donn\'ees de pr\'e-entra{\^\i}nement et d'alignement, conduisant \`a des informations erron\'ees, des pr\'ejug\'es et des erreurs de connaissance. Les m\'ethodes d'entra{\^\i}nement peuvent introduire des probl\`emes tels que l'ajustement excessif, les effets boule de neige ou la sycophantie. Les strat\'egies de d\'ecodage peuvent \'egalement rendre les mod\`eles trop confiants et enclins \`a attribuer des probabilit\'es aux r\'esultats incorrects. Une bibliographie sur la d\'etection et att\'enuation des hallucinations est pr\'esent\'ee: des m\'ethodes de TALN, telles que la v\'erification des faits et la classification, de m\^eme que des m\'ethodes bas\'ees sur les LLM. Les solutions d'att\'enuation des hallucinations comprennent l'am\'elioration de la qualit\'e des donn\'ees de pr\'e-entra{\^\i}nement, l'injection de nouvelles connaissances (par ex. avec RAG), l'optimisation, SFT et RLHF, ainsi que des m\'ethodes de d\'ecodage.",
    keywords = "hallucinations des LLM, d\'etection des hallucinations, att\'enuation des hallucinations",
    url = "https://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2025/10.pdf"
}